نُشر أصلًا في Vectors of Mind.
براين كوليس أستاذ تعلُّم الآلة في جامعة بوسطن (وكان مشرفي السابق). وقد عمل أيضًا في القطاع الصناعي ضمن الفريق النخبوي المسؤول عن كلمة التنبيه «wake» لدى أمازون. نناقش تاريخ الذكاء الاصطناعي، ودور القطاع الصناعي في البحث مقارنةً بالأوساط الأكاديمية، وسلامة الذكاء الاصطناعي. لقد شاهد مجاله ينتقل من جماعة صغيرة من مهووسي الرياضيات الذين يعجزون عن تصنيف صور الكلاب والقطط، إلى أكثر التقنيات رواجًا على الكوكب (والتي قد تقتلنا جميعًا). عندما كنت طالب دراسات عليا، كنت أقرأ نقاشات الخيال العلمي حول هلاك الذكاء الاصطناعي في Astral Codex Ten، وكنت أشاركها أحيانًا مع براين وأساتذة آخرين (كنتُ رفيقًا ممتعًا في الحفلات). أما الآن، فقد باتت تلك السيناريوهات تؤخذ على محمل الجد من جانب أمثال يوشوا بنجيو.
نسمع غالبًا عن سلامة الذكاء الاصطناعي من أقلية صاخبة ذات آراء متطورة جيدًا حول الموضوع؛ أي من أشخاص جعلوا امتلاك رأي فيه أحد الأمور التي يهتمون بالجدال حولها علنًا. لكن هؤلاء، في الغالب، ليسوا الأشخاص الذين يجيبون عن الاستطلاعات واسعة الاستشهاد حول الذكاء الاصطناعي العام وتبعاته. وهذه لمحة قيّمة عن كيفية تفكير أحد باحثي تعلُّم الآلة الحاصل على التثبيت الأكاديمي في هذا الموضوع.
لكنني لا أريد أن أقدّم هذا على أنه حوار مدته ساعة عن p(doom)؛ فنحن نمضي معظم الوقت في تناول مسائل أقل غرابة. إليكم ملخص ChatGPT للمحادثة:
- كلية الحوسبة وعلوم البيانات في جامعة بوسطن: تحدث كوليس عن إنشاء هذه الوحدة الجديدة في جامعة بوسطن، والتي تركز على الحوسبة وعلوم البيانات. وتيسّر هذه الوحدة التعاون متعدد التخصصات واستقطاب الطلاب من مختلف الأقسام.
- تطور تعلُّم الآلة: نوقش تاريخ تعلُّم الآلة، بدءًا من أربعينيات القرن العشرين بالنموذج الرياضي للخلايا العصبية الذي وضعه مكولوتش وبيتس. وشرح كوليس الانتقال من النماذج المبكرة إلى موجة التعلُّم العميق الحالية، مسلطًا الضوء على التحولات التي طرأت على بارادايمات تعلُّم الآلة خلال العقود الماضية.
- الانتقال من الأنظمة الخبيرة إلى نماذج تعلُّم الآلة الحالية: وصف كوليس الانتقال من الأنظمة الخبيرة، التي كانت شائعة في السبعينيات والثمانينيات، إلى نماذج تعلُّم الآلة الحالية. وأشار إلى أن الأنظمة الخبيرة المبكرة كانت محدودة وهشة، مما جعلها غير مناسبة للتطبيقات الواقعية.
- أبحاث تعلُّم الآلة والقطاع الصناعي: تطرق الحوار إلى انتقال المواهب في مجالَي الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة بين الأوساط الأكاديمية والقطاع الصناعي. وتحدث كوليس عن التحديات التي تواجهها الأوساط الأكاديمية في الاحتفاظ بأعضاء هيئة التدريس في مجال الذكاء الاصطناعي، الذين غالبًا ما تجذبهم المناصب في القطاع الصناعي.
- الذكاء الاصطناعي الإحصائي وطرائق النواة: ناقشت المقابلة الذكاء الاصطناعي الإحصائي، مؤكدةً دوره في تاريخ تعلُّم الآلة. وشرح كوليس مفهوم النماذج الاحتمالية في الذكاء الاصطناعي الإحصائي ونقاط قوته في التعلُّم غير الخاضع للإشراف.
- دور الأوساط الأكاديمية في أبحاث تعلُّم الآلة: تأمل كوليس في دور الأوساط الأكاديمية في المشهد الحالي لأبحاث تعلُّم الآلة. وتحدث عن التحديات التي تواجهها الأوساط الأكاديمية، مثل عدم قدرتها على تدريب نماذج كبيرة بسبب قيود الموارد، وأهمية التفكير طويل الأمد في البحث.
- المخاطر الوجودية للذكاء الاصطناعي: غطى النقاش أيضًا موضوع الذكاء الاصطناعي والمخاطر الوجودية، مع الإشارة إلى النقاشات والآراء داخل مجتمع تعلُّم الآلة، بما في ذلك آراء شخصيات بارزة مثل هينتون ولوكون.
- مستقبل تعلُّم الآلة: عبّر كوليس عن آرائه في جوانب مختلفة من تعلُّم الآلة، بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة، والتعلُّم المعزز، والذكاء الاصطناعي العام، والطب الشخصي. وأبدى رأيه في ما يعدّه مبالغًا في تقديره أو أقل من قدره في هذا المجال.